Jautrumo analizė, ką veikia, kaip tai padaryti ir pavyzdys



The jautrumo analizė yra metodas, kuris nustato, kaip skirtingos nepriklausomos kintamojo poveikio vertės priklausomam kintamajam pagal prielaidų rinkinį. Ištirti, kaip matematinio modelio ar sistemos rezultato neapibrėžtumas gali būti priskirtas skirtingiems šaltiniams jo įvesties kintamuosiuose.

Šis metodas naudojamas pagal tam tikras ribas, kurios priklauso nuo vieno ar daugiau įvesties kintamųjų, pvz., Nuo palūkanų normų pokyčių (nepriklausomo kintamojo) poveikio obligacijų kainoms (priklausomas kintamasis).

Jautrumo analizė, atsižvelgiant į tam tikrą kintamųjų diapazoną, yra būdas prognozuoti sprendimo rezultatus. Tai taip pat žinoma kaip modeliavimo analizė arba „kas, jei“. Kurdamas tam tikrą kintamųjų rinkinį, analitikas gali nustatyti, kaip kintamojo pokyčiai turi įtakos rezultatui.

Susijusi praktika yra neapibrėžties analizė, kurioje daugiau dėmesio skiriama neapibrėžties kiekybiniam įvertinimui ir sklaidai. Idealiu atveju, netikrumas ir jautrumo analizė turėtų būti atliekami kartu.

Indeksas

  • 1 Ką jis naudojamas??
    • 1.1 Pasitikėjimo modeliu vertinimas
    • 1.2 Naudojimas
  • 2 Kaip tai padaryti?
  • 3 Technika
    • 3.1 Vietos jautrumo analizė
    • 3.2 Pasaulinė jautrumo analizė
  • 4 Pavyzdys
  • 5 Nuorodos

Kas tai yra??

Vienas iš svarbiausių jautrumo analizės taikymų yra vadovų ir sprendimų priėmėjų modelių naudojimas. Visą reikalingą turinį galima naudoti sprendimo modeliui pakartotinai taikant jautrumo analizę.

Jis padeda sprendimų analitikams suprasti neapibrėžtumus, privalumus ir trūkumus, sprendžiančio modelio apribojimus ir taikymo sritį.

Dauguma sprendimų priimami pagal netikrumą. Vienas iš būdų pasiekti išvadą yra pakeisti visus neapibrėžtus parametrus tikėtinomis vertėmis; tada atliekama jautrumo analizė.

Pasitikėjimo modeliu vertinimas

Tai būtų pertrauka, kai kažkas priims sprendimus, kad būtų galima nurodyti, kaip bus jautrūs pasirinkimai, keisdami vieną ar daugiau įvesties kintamųjų. Gera modeliavimo praktika reikalauja, kad modeliuotojas atliktų pasitikėjimo modeliu vertinimą.

Pirma, tam reikia kiekybiškai įvertinti bet kurio modelio rezultatų neapibrėžtumą (netikrumo analizė); antra, įvertinkite, kiek kiekvienas įnašas prisideda prie rezultato netikrumo.

Jautrumo analizė skirta antrajam iš šių punktų (nors netikrumo analizė yra būtinas pirmtakas), atliekant svarbų vaidmenį atliekant įvesties kintamųjų stiprumą ir aktualumą, siekiant nustatyti rezultato variaciją..

Modeliuose, kuriuose yra daug įvesties kintamųjų, jautrumo analizė yra esminis modelio kūrimo ir kokybės užtikrinimo komponentas.

Naudojimas

- Svarbiausias jautrumo analizės taikymas yra nurodyti modeliavimo jautrumą modelio įvesties verčių neapibrėžtumui..

- Tai yra būdas prognozuoti sprendimo rezultatą, jei situacija yra kitokia, palyginti su pagrindinėmis prognozėmis.

- Tai padeda įvertinti strategijos riziką.

- Jis padeda nustatyti, kaip priklauso rezultatas konkrečiam įvesties kintamajam. Analizuokite, ar priklausomybė padeda įvertinti susijusią riziką.

- Padėkite priimti informuotus ir tinkamus sprendimus.

- Jis skirtas ieškoti modelio klaidų ieškant netikėtų ryšių tarp įrašų ir rezultatų.

Kaip tai padaryti?

Jautrumo analizę, dar vadinamą „kas, jei“ analize, dažniausiai naudoja finansų analitikai, siekdami prognozuoti konkretaus veiksmo rezultatus, kai jie vykdomi tam tikromis sąlygomis.

Jautrumo analizė atliekama nustatytose ribose, kurias nustato nepriklausomų įvesties kintamųjų rinkinys.

Pavyzdžiui, jautrumo analizė gali būti naudojama tiriant palūkanų normų pokyčių poveikį obligacijų kainoms, jei palūkanų normos padidės 1%.

Klausimas „Kas atsitiks, jei ...?“ Būtų: Kas atsitinka su obligacijos kaina, jei palūkanų normos padidės 1%? Į šį klausimą atsakoma jautrumo analize.

Analizę galima atlikti „Microsoft Excel“ lape, parinkčių meniu skiltyje „Duomenys“, naudojant mygtuką „Hipotezės analizė“, kuriame yra „Paieškos tikslas“ ir „Duomenų lentelė“.

Yra įvairių metodų, kaip atlikti jautrumo analizę:

- Modeliavimo ir modeliavimo metodai.

- Scenarijų valdymo įrankiai naudojant „Microsoft Excel“.

Technika

Daugiausia yra jautrumo analizės metodai:

Vietos jautrumo analizė

Jis pagrįstas išvestinėmis priemonėmis (skaitmeninėmis arba analitinėmis). Vietinis terminas rodo, kad išvestiniai produktai yra paimti viename taške. Šis metodas tinka paprastoms sąnaudų funkcijoms.

Tačiau tai neįmanoma sudėtingiems modeliams, pvz., Modeliams, turintiems pertraukų, nes jie ne visada turi išvestinių finansinių priemonių.

Matematiniu požiūriu sąnaudų funkcijos jautrumas tam tikriems parametrams yra lygus dalinei išvestinei išvesties sąnaudų funkcijai, atsižvelgiant į tuos parametrus..

Vietos jautrumo analizė yra „vienas po kito“ metodas. Analizuokite vieno parametro poveikį sąnaudų funkcijai, išlaikant kitus parametrus.

Pasaulinė jautrumo analizė

Pasaulinė jautrumo analizė yra antrasis jautrumo analizės metodas, kuris dažnai įgyvendinamas naudojant Monte Karlo metodus. Šis metodas naudoja pasaulinį pavyzdžių rinkinį, kuris padeda ištirti dizaino erdvę.

Pavyzdys

Johnas yra atsakingas už „Holiday CA“ pardavimus, kurie parduoda Kalėdų dekoracijas prekybos centre. Jonas žino, kad atostogų sezonas ateina ir prekybos centras bus perkrautas.

Norite sužinoti, ar padidėjęs klientų srautas prekybos centre padidins bendrą parduotuvės pardavimo pajamas ir, jei taip, kokia suma.

Vidutinė Kalėdų papuošalų paketo kaina yra 20 USD. Per praėjusių metų atostogų sezoną „Holiday CA“ pardavė 500 Kalėdų papuošalų paketų. Tai leido parduoti 10 000 JAV dolerių.

Atlikus jautrumo analizę, nustatyta, kad 10% padidėjęs klientų srautas prekybos centre padidina bendrą pardavimų kiekį 7%..

Naudodama šią informaciją, Jonas gali prognozuoti, kiek pinigų parduotuvė sukurs, jei klientų srautas padidės 20%, 40% arba 100%.

Remiantis parodyta jautrumo analize galima pastebėti, kad bendras pardavimų kiekis padidės atitinkamai 14%, 28% ir 70%..

Nuorodos

  1. Vikipedija, laisva enciklopedija (2018). Jautrumo analizė. Paimta iš: en.wikipedia.org.
  2. Investopedia (2018). Jautrumo analizė. Paimta iš: investopedia.com.
  3. IFC (2018). Kas yra jautrumo analizė? Paimta iš: corporatefinanceinstitute.com.
  4. EduPristine (2018). Viskas, ką norite sužinoti apie jautrumo analizę. Paimta iš: edupristine.com.
  5. David J. Pannell (1997). Jautrumo analizė: strategijos, metodai, sąvokos, pavyzdžiai. Vakarų Australijos universiteto Žemės ūkio ir išteklių ekonomikos mokykla. Paimta iš: dpannell.fnas.uwa.edu.au.